Algoritmo evolutivo generador de rutas eficientes para el transporte público

El principal objetivo del presente trabajo fue implementar un prototipo computacional generador de rutas de transporte urbano, inspirado en la teoría de la evolución, para hacerle frente al problema de búsqueda combinatoria compleja de una red de transporte público. El prototipo utiliza el lenguaje de programación Python para la codificación y utiliza la metaheurística conocida como algoritmos genéticos (AG). Los resultados muestran que el prototipo computacional es preciso y rápido, entregando soluciones altamente eficientes en cada ejecución para el problema de transporte urbano. Los resultados fueron validados en la red Swiss Road de Mandl’s, demostrando ser mejores soluciones que los presentados en estudios anteriores. En conclusión, el proceso evolutivo del prototipo computacional converge soluciones altamente satisfactorias debido a los mecanismos innovadores de operadores genéticos de cruza, mutación y función de calidad, ponderando de igual forma a los parámetros que la integran.